BI

Os modelos LAMs marcam um avanço fundamental na inteligência artificial, transcendendo as capacidades convencionais de geração de texto dos LLMs. Ao contrário dos LLMs que respondem com texto, os LAMs captam a intenção por trás da linguagem humana, decifrando objetivos complexos. Eles então traduzem esses objetivos em ações do mundo real, como por exemplo, filtrar e-mails com base em suas tarefas agendadas.

Temos visto cada vez mais o crescimento de linguagens generativas nas mais diversas atividades, sejam elas humanas ou não. Hoje a maioria dos modelos se baseiam em LLM (Large Language Model) para gerar os modelos generativos.

Quando começou a se tornar popular as IA generativas a primeira duvida que me surgiu foi de como essas linguagens aarmazenávam os dados.

Antes de começar a falar sobre como os relatórios de gerenciamento podem proporcionar ainda mais valor para sua empresa, é fundamental explicar um pouco sobre o que são eles e qual a sua real importância.

Lembre-se que objetivo da informação é gerar o conhecimento e o conhecimento gera a solução para todos os problemas, mas não há informação.

A flexibilidade das escolhas na organização quanto ao armazenamento de dados e compactação no Hadoop HDFS facilita o processamento dos dados.

Com a popularização do Big Data e Analytics, o aumento da complexidade dos dados e da forma de se trabalhar com eles, tornou-se um desafio definir o perfil de um time de arquitetura de dados somente com as habilidades dos profissionais com skill de DBA, administradores de dados e programadores de SQL.

O desafio agora é saber o que fazer com todos esses dados. Vivemos um momento definido pelos especialistas como Economia Analítica. Tecnologias como Big Data, Internet das Coisas e “Business Intelligence” (BI) evoluíram muito nos últimos anos.